一种航空器地面滑行路径决策优化算法

机场航空器地面滑行优化是短期内缓解滑行冲突,减小滑行成本,降低环境污染的有效手段.提出一种基于最小费用流的多因素约束滑行优化算法,结合民航滑行冲突和相关管制规则,建立了系统的航空器滑行优化模型.经海口机场航班实际运行对比验证,相比现行滑行路径决策方案,优化算法使得总体时间减少了近2 min,效率明显提高,可用于辅助人工决策.     

一种基于神经网络的并行设计活动调度方法

对并行产品开发过程中的活动进行调度,对于缩短开发周期、降低成本、减少返工和确保具有串行关系的活动尽可能地并行进行具有重要意义.针对并行活动调度问题提出了一种约束满足神经网络与启发式结合的算法.其中神经网络用于获得所有活动的可行的开始时间;用启发式算法求得基于资源约束的调度问题的可行解;然后用梯度搜索算法优化可行调度方案得到最终优化可行调度解.应用实例表明此法对并行活动调度的有效性和可行性.     

基于动态罚函数的PSO-CO算法

本文分析了协同优化算法中所存在的问题,采用动态罚函数的解决思路,对系统级中的一致性等式约束问题进行改造,使其成为一无约束问题.另外,提出不同学科分配不同的惩罚权重的方法,大大提高了计算精度.同时,以粒子群算法替代了原有的求解算法,消除了初始解对优化结果的影响,也改善了算法的整体求解速度.在Matlab软件中实现该算法的运行,同时通过两个典型算例对该算法进行验证,表明其具有较好的优化性能.     

面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。     

停机位指派模型的排序模拟退火算法

实时的停机位指派对减少枢纽机场航班中转时间起着重要作用,但是停机位指派问题是NP-hard问题,常用的启发式算法计算效果较差。本文设计了一种排序模拟退火算法以求解枢纽机场的停机位指派问题。该算法首先根据停机位期望偏好值和航班客座率进行排序以得到模拟退火算法的初始解,然后运用经典模拟退火算法求解最优指派结果。算例表明,随着航班数量的增加,排序模拟退火算法的计算精度优于经典模拟退火算法,计算效率优于CPLEX软件且具有较快的收敛速度,为实时解决枢纽机场停机位优化指派问题提供了可能。     

一类泛函最优化问题解的存在性

研究了一类在机械设计、机械性能分析等方面应用极为广泛的非线性泛函的约束最优化问题.基于不同的约束条件和边界条件,建立了几个不同的模型.采用将无穷维空间上泛函最优化问题转化为有限维空间上最优化问题的方法,得到了最优解的存在性结果.     

基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题

本文针对一类加工时间可变的调度问题,用遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络混合算法进行了研究.遗传算法迭代生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,最后结果证明了本文算法的有效性.     

联合概率约束问题的一个光滑函数法

许多有重要价值的实际问题均属于联合概率约束优化问题（JCCP）,该类问题通常是非凸的并且非光滑,有效求解方法多集中于凸近似方法,往往局限于具有单个概率约束的问题．本文基于两个凸函数之差（即D．C．函数）为约束的近似优化问题,提出了约束函数的光滑近似函数以及相应的光滑近似问题．通过收敛性分析,证明了当参数充分小时,光滑化的近似问题的最优值和最优解集分别收敛到（JCCP）的最优值和最优解集．     

基于改进的遗传算法的配电网无功优化计算程序研究

针对配电网无功容量不足、待补偿节点多和电压合格率低等问题,本文提出了无功电流损耗最小的算法,以确定待补偿点位置及补偿点补偿容量上限,减少解空间的维数,并以此对传统遗传算法进行改进,进一步提高算法的计算效率和寻优能力,制定基于改进遗传算法的配电网无功优化的方法,并利用算例进行验证。     

基于改进的遗传算法的配电网无功优化计算程序研究

针对配电网无功容量不足、待补偿节点多和电压合格率低等问题,本文提出了无功电流损耗最小的算法,以确定待补偿点位置及补偿点补偿容量上限,减少解空间的维数,并以此对传统遗传算法进行改进,进一步提高算法的计算效率和寻优能力,制定基于改进遗传算法的配电网无功优化的方法,并利用算例进行验证。